底层ADC滤波算法
十种软件滤波方法1、限幅滤波法
A、方法：
根据经验判断，确定两次采样允许的最大偏差值（设为A）
每次检测到新值时判断：
如果本次值与上次值之差<A，则本次值有效
如果本次值与上次值之差>A，则本次值无效，放弃本次值，用上次值答题本次值
B、优点
能有效克服因偶然因素引起的忙冲干扰
C、缺点
无法预测那种周期性的干扰
平滑度差
#define A 10
char value;
char filter()
{
char new_value;
new_value = get_ad();
if((new_value - value > A) || (value - new_value > A))
return value;
return new_value;
}
2、中位值滤波法
A、方法：
连续采样N次（N取奇数）
把N次采样值按大小排列
取中间值为本次有效值
B、优点
能有效克服因偶然因素引起的波动干扰
对温度、液位的变化缓慢的被测参数有良好的滤波效果
C、缺点
对流量。速度等快速变化的参数不宜
#define N 11
char filter()
{
char value_buf;
char count,i,j,temp;
for(count = 0 ;count < N;count++)
{
value_buf = get_ad();
delay();
}
for(j = 0;j<N-1;j++)
{
for(i = 0 ;i < N;i++)
{
if(value_buf > value_buf)
{
temp = value_buf;
value_buf = value_buf;
value_buf = temp;
}
}
}
return value_buf[(N-1)/2];
}
3、算术平均滤波法
A、方法：
连续选取N个采样值进行算术平均运算
N值较大时：信号平滑度较高，但灵敏度低
N值较小时：信号平滑度较低，但是灵敏度高
N值得选取：一般流量，N=12，压力：N= 4
B、优点
适用对一般具有随机干扰的信号进行滤波
这样信号的特点是有一个平均值，数据在某一数据范围附近上下波动
C、缺点
对于测量速度较慢或要求数据计算较快的实时控制不适用
比较浪费RAM
#define N 12
char filter()
{
int sum = 0;
for(count = 0;count < N;count++)
{
sum += get_ad();
delay();
}
return (char)(sum/N)
}
4、递推平均滤波法（又称为滑动平均滤波法）
A、方法：
把连续取N个采样值看成一个队列
队列的长度固定为N
每次采样到一个新的数据放入队尾，并扔掉原来队首的一次数据（先进先出原则）
把队列中的N个数据进行算术平均运算，就可获得新的滤波结果
N值的选取：流量，N=12；压力：N = 4；液面;N =4-12;温度：N = 1-4;
B、优点
对周期性干扰有良好的抑制作用，平滑度高
适用于高频振荡的系统
C、缺点
灵敏度低
对偶然出现的脉冲性干扰抑制作用较差
不宜消除由于脉冲值干扰引起的采样值偏差
不适用与脉冲干扰比较严重的场合
比较浪费RAM
#defineN 12
char value_buf;
char i = 0;
char filter()
{
char count;
int sum = 0;
value_buf = get_ad();
if(i == N)
i = 0;
for(count = 0;count < N;count++)
sum = value_buf;
return (char)(sum/N);
}
5、中位值平均滤波法（又称防脉冲干扰平均滤波法）
A、方法：
相当于“中位值滤波法”+“算术平均滤波法”
连续采样N个数据，去掉一个最大的和一个最小的
然后计算N-2 个数据的算术平均值
N的值选取3-14
B、优点
融合了两种滤波的优点
对于偶然出现的脉冲性干扰，可消除脉冲干扰所引起的采样值偏差
C、缺点
测量数度慢，和算术平均滤波一样
浪费RAM
#define N 12
char filter()
{
char count,i,j;
char value_buf;
int sum = 0;
for(count = 0;count < N;count++)
{
value_buf = get_ad();
delay();
}
for(j=0;j<N-1;j++)
{
for(i=0;i<N;i++)
{
if(value_buf > value_buf)
{
temp = value_buf;
value_buf = value_buf;
value_buf = temp;
}
}
}
for(count = 1;count < N-1;count++)
{
sum += value_buf;
}
return (char)(sum/(N-2));
}
6、限幅平均滤波法
A、方法：
相当于“限幅滤波法”+”递推平均滤波法“
每次采样到的新数据先进行限幅处理
再送入队列进行递推平均滤波处理
B、优点
融合了两种滤波法的优点
对于偶然出现的脉冲性干扰，可消除脉冲干扰所引起的采样值偏差
C、缺点
浪费RAM
7、一阶滞后滤波法
A、方法：
取a = 0-1
本次滤波结果=（1-a）*本次采样值 + a*上次滤波结果
B、优点
对周期性干扰具有良好的一直作用
适用于波动频率较高的场合
C、缺点
相位滞后，灵敏度低
滞后程度取决于a值的大小
不能消除滤波频率高于采样频率的1/2 的干扰信号
#define a 50
char value;
char filter()
{
char new_value;
new_value = get_ad();
return (100-a)*value + a*new_value;
}
8、加权递推平均滤波法
A、方法：
是对递推平均滤波法的改进，即不同时刻的数据加以不同的权
通常是，越接近现时刻的数据，权取得越大。
给予新采样值的权系数越大，则灵敏度越高，但信号平滑度越低
B、优点：
适用于有较大纯滞后时间常数的对象
和采样周期较短的系统
C、缺点：
对于纯滞后时间常数较小，采样周期较长，变化缓慢的信号
不能迅速反应系统当前所受干扰的严重程度，滤波效果差
#define N 12
char code coe = {1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12};
char code sum_coe = 1+2+3+4+5+6+7+8+9+10+11+12;
char filter()
{
char count;
char value_buf;
int sum=0;
for (count=0,count<N;count++)
{
value_buf = get_ad();
delay();
}
for (count=0,count<N;count++)
sum += value_buf*coe;
return (char)(sum/sum_coe);
}
9、消抖滤波法
A、方法：
设置一个滤波计数器
将每次采样值与当前有效值比较：
如果采样值＝当前有效值，则计数器清零
如果采样值<>当前有效值，则计数器+1，并判断计数器是否>=上限N(溢出)
如果计数器溢出,则将本次值替换当前有效值,并清计数器
B、优点：
对于变化缓慢的被测参数有较好的滤波效果,
可避免在临界值附近控制器的反复开/关跳动或显示器上数值抖动
C、缺点：
对于快速变化的参数不宜
如果在计数器溢出的那一次采样到的值恰好是干扰值,则会将干扰值当作有效值导入系统
#define N 12
char filter()
{
char count=0;
char new_value;
new_value = get_ad();
while (value !=new_value);
{
count++;
if (count>=N) return new_value;
delay();
new_value = get_ad();
}
return value;
}
10、限幅消抖滤波法
A、方法：
相当于“限幅滤波法”+“消抖滤波法”
先限幅,后消抖
B、优点：
继承了“限幅”和“消抖”的优点
改进了“消抖滤波法”中的某些缺陷,避免将干扰值导入系统
C、缺点：
对于快速变化的参数不宜
IT汪拿走不谢 路过看看 。。。。谢谢分享
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